Компьютерное зрение (4 курс, магистры)
Содержание курса (pdf)
Требования по отчетности
Для аттестации необходимо:
1. Сдать задания (по email для OpenCV/Python или C++, лично для других сред и языков)
2. Экзамен(вопросы по 1 и 2 частям, pdf) (вопросы по 3 части, pdf)
Для магистров 1 и 2 года:
Только экзамен и задачи по части курса номер 3
Материалы лекций
Студентам: любые замечания и вопросы по слайдам просьба отправлять на alex_@_divisionlabs.com
0. Практикум (OpenCV/Python) (22.02.2013) (pdf)
1. Системы записи изображений (15.02.2012) (pdf)
2. Фильтрация в области изображений (15.02.2012) (pdf)
3. Фильтрация в частотной области (22.02.2012) (pdf)
4. Устранение шума на изображениях (pdf)
5. Сегментация изображений (pdf)
6. Сжатие изображений и видео
7. Детекция особенностей (pdf)
8. Проективная геометрия - 1 (pdf)
9. Проективная геометрия - 2 (pdf)
10. Проективная геометрия - 3
11. Машинное обучение (ppt)
12. Вероятностные основы машинного обучения (pdf)
13. VC размерность и ее применение (pdf)
14. Регуляризация при обучении. SVM (pdf)
Задания
1. Открытие изображения, применение фильтров, преобразование цветовых схем (pdf) (изображение)
2. Применение шумоподавляющих фильтров к изображению (pdf) (изображение)
3. Текстурная сегментация (pdf) (изображение)
4. Детекция и сопоставление особенностей (pdf) (изображение)
5. Вычисление гомографии (pdf)
6. Вычисление фундаментальной матрицы и триангуляция точек (pdf) (изображения)
Часть курса №3:
7. Линейная регрессия (pdf) (a.txt) (y.txt)
8. Распознавание лиц методом PCA (pdf)
9. Распознавание рукописных цифр с помощью SVM (pdf)
Литература
1. R. Szeliski Computer Vision: Algorithms and Applications (online)
2. Д. Сэломон Сжатие данных, изображений и звука
3. R. Gonzales, R. Woods Digital Image Processing
4. R. Hartley, A. Zisserman. Multiple View Geometry in Computer Vision
5. Y. Abu-Mostafa. Learning from Data: online course